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申请/专利权人：四川省肿瘤医院
摘要：本发明涉及多模态核医学影像中头颈肿瘤远处转移的预测方法及系统，预测方法包括步骤：A.医学影像预处理：对PET和CT的影像进行预处理；B.多模态输入优化选择：确定输入预测模型的影像类型；C.预测模型训练：对测试数据集进行训练和验证；D.多时间节点的结果输出：提取PET和CT的影像特征；根据关注的时间节点个数构建解码器，实现对每个关注时间节点的远处转移发生概率预测；E.预测结果评估：量化不同训练集的各预测结果与实际观察结果的差异，筛选出最佳的预测模型。本发明可以深度挖掘出个体化多模态核医学影像信息，并能够在所关注的各个临床时间节点给出相应预测判断，极大提升了头颈肿瘤放疗后远处转移的预测准确性。
主权项：1.多模态核医学影像中头颈肿瘤远处转移的预测方法，其特征为：包括步骤：A.医学影像预处理：通过对多模态核医学的PET影像和CT影像进行图像配准、网格插值、归一化处理、基于肿瘤目标的自适应裁剪、旋转平移和弹性形变的数据处理，实现多模态核医学影像对预测模型的输入数据统一和数据扩增；B.多模态输入优化选择：通过组合消融测试，确定输入预测模型的影像类型；C.预测模型训练：通过三折交叉验证方式对测试数据集进行训练和验证，所述测试数据集中包括完整头颈扫描的PET影像和CT影像；D.多时间节点的结果输出：预测模型中采用残差网络模型构建编码器，通过编码器从所述残差网络模型中逐层提取PET影像和CT影像中的影像特征；根据所关注的时间节点个数构建解码器，通过解码器将所述编码器提取的影像特征转化为对预测目标的判断，实现对每个关注的时间节点的远处转移发生概率预测；E.预测结果评估：基于生存期Harrell一致性指数，对不同训练集对应的步骤D预测结果，量化各预测结果与实际观察结果的差异，评估对应的各预测模型的预测性能，筛选出最佳的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省肿瘤医院 多模态核医学影像中头颈肿瘤远处转移的预测方法及系统
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